stefania-alumni-monthlyСкилл stefania-alumni-monthly — месячная аналитика покупок сегмента выпускников. Раньше разбор месяца по оплатам выпускников занимал несколько часов: собрать цифры с дашборда, сверить с прошлым годом, вытащить каналы из YT, найти в Трекере, какой эксперимент шёл, и не запутаться в том, что «сегмент целиком» и «наш промокод» — это разные числа. Теперь это одна команда в Claude Code. Что он делает: считает оплаты и покупки за месяц — отдельно по промокоду выпускника и по сегменту целиком, с MoM и YoY; показывает долю последней декады — сразу видно, сработал ли офферный дожим в конце месяца; разбивает по каналам привлечения и говорит не только «сколько», но и какой канал дал изменение месяца (в июле 81% просадки — контекстная реклама, а не наши коммуникации); находит в Трекере, какой эксперимент шёл, и спрашивает, какие ещё промокампании были на сегмент — B2B-ссылки и партнёрские офферы на дашборде не видны, но сегмент забирают; прикладывает графики и, если попросить, дописывает блок на вики-страницу результатов. Главное — он не даёт сделать неверный вывод. Летняя просадка сезонная: июнь → июль 2026 дал −41%, ровно как тот же переход в 2025. По одному MoM эксперимент выглядит провалившимся, хотя он ни при чём. Скилл всегда показывает YoY, номинал скидки (в 2025 он был 13,9–14,9%, в 2026 — 20,4–22,0%: та же выручка обходится дороже) и оговорки про расхождение баз. Кому полезно: считать месяц после каждого офферного эксперимента, готовиться к разговору про размер скидки выпускника, быстро отвечать на «а почему упало».